Effiziente parallelisierbare physikalische Optimierungsverfahren:
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
1999
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 280 S. graph. Darst. |
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Datensatz im Suchindex
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INHALTSVERZEICHNIS
EINLEITUNG
11
I ALLGEMEINE EINFUEHRUNG
13
1 HERKOEMMLICHE OPTIMIERUNGSVERFAHREN
1.1 EXAKTE VERFAHREN.
1.1.1 SIMPLEX-VERFAHREN .
1.1.2 BRAUCH V BOUNCL.
1.2 KONSTRUKTIONSHEURISTIKEN.
1.2.1 EGOISTISCHER ANSATZ.
1.2.2 GANZHEITLICHER ANSATZ .
1.3 VERBESSERUNGSHEURISTIKEN.
1.3.1 .ALT-NEU"-VERBESSERUNGSHEURISTIKEN . . .
1.3.2 MENGENBASIERTE VERBESSERUNGSHEURISTIKEN
2 AKZEPTANZREGELN BEI VERBESSERUNGSHEURISTIKEN
2.1 SIMULATED ANNEALING (SA).
2.2 THRESHOLD ACCEPTING (TA).
2.3 GREAT DELUGE ALGORITHM (GDA).
15
LN
17
1 S
IS
18
18
18
1
!)
21
YY
YY
23
26
3 DYNAMISCHES VERHALTEN 29
3.1 THERMISCHE ERWARTUNGSWERT' . 29
3.1.1 BERECHNUNG BEZUEGLICH DER BOLTZMANN-VERTEILUNG. 29
3.1.2 BERECHNUNG BEZUEGLICH DER HEAVISIDE-VERTEILUNG. . 31
3.2 SCHAETZEN DER ERWARTUNGSWERTE . 32
3.2.1 SIMPLE SAMPLING. 32
3.2.2 IMPORTANCE SAMPLING. 32
3.3 RECHENZEIT UND ABKUEHLKURVEN. 33
3
BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN
HTTP://D-NB.INFO/957758065
4
3.3.1 VERSCHIEDENE ABKUEHLVERFAHREN.
3.3.2 ABSCHAETZUNG FUER DIE BENOETIGTE RECHENZEIT
33
35
4 BEHANDLUNG VON NEBENBEDINGUNGEN 37
4.1 EINARBEITUNG BEI DER MODELLIERUNG . 37
4.2 BETRACHTUNG NUR GUELTIGER ZUSTAENDE . 37
4.3 DAS KONZEPT DER STRAFFUNKTIONEN. 38
5 PARALLELISIERUNGSSTRATEGIEN UND
PARALLELRECHNERARCHITEKTUREN 39
5.1 PARALLELISIERUNGSMODELLE. 39
5.1.1 CUBIX-MODELL. 39
5.1.2 MASTER-SLAVE-MODELL. 4(1
5.2 PARALLELISIERUNGSSTRATEGIEN. 40
5.2.1 AUFTEILUNG DER PROBLEMSTELLUNG. 40
5.2.2 ARBEITEN AUF KOPIEN. 41
5.3 BEEHNERARCHITEKTUREN UND NETZTOPOLOGIEN. 41
5.3.1 GITTERARCHITEKTUREN. 42
5.3.2 BAUINTOPOLOGIEN. 42
II UNTERSUCHUNG VON PHYSIKALISCHEN OPTIMIERUNGS- UND PARALLE
LISIERUNGSVERFAHREN ANHAND DES TRAVELING SALESMAN PROBLEMS 43
6 PROBLEM DES HANDLUNGSREISENDEN (TSP)
(I.L MATHEMATISCHE MODELLIERUNG.
0.1.1 BESCHREIBUNG DURCH EINE PERMUTATION.
0.1.2 FORMULIERUNG DURCH EINE KANTENMATRIX.
0.1.3 ABBILDUNG AUF ( IN SPINSYSTEM.
0.2 BENCHMARK-PROBLEME.
0.2.1 DIE 127 BIERGAERTEN VON AUGSBURG UND UMGEBUNG (BIER127).
0.2.2 DIE 442 BOHRLOECHER AUF EINER COMPUTERPLATINE (PCB442).
0.2.3 DIE 532 GROESSTEN STAEDTE IN DEN VEREINIGTEN STAATEN (ATT532).
0.3 MOVES.
0.3.1 DIE KLASSIKER: TRANSPOSITION (TRA) UND LIN-2-()PT (L2( ) .
0.3.2 HOEHERE MOVES.
0.3.3 SPEZIAL-MOVES.
45
45
45
40
40
47
47
49
50
51
51
52
54
6.4 ORDNUNGSPARAMETER. 54
0.4.1 VORZEICHENBEHAFTETE EINGESCHLOSSENE FLAECHE. 54
6.-1.2 PROJEKTION DER KANTEN. 55
0.4.3 AKZEPTANZRATEN. 50
0.5 ABSCHAETZUNG FUER DEN GRUNDZUSTAND. 57
0.5.1 MININININ SPANNING TREE (MST). 57
0.5.2 MININMM WEIGHTED MATCHING
(MWM). 57
0.5.3 L NTERE UND OBERE SCHRANKEN FUER DEN GRUNDZUSTAND. 58
7 KLASSISCHE OPTIMIERUNGSMETHODEN 59
7.1 GRENZFALLE: RANDOM WALK UND GREEDY . 59
7.2 SIMULATED ANNEALING UND THRESHOLD AEEEPTING. 01
7.2.1 ENERGIE UND WAERMEKAPAZITAET . 01
7.2.2 PROJEKTION AUF DEN GRUNDZUSTAND. 01
7.2.3 AKZEPTANZRATEN. 02
7.3 GREAT DELUGE ALGORITLUN. 04
8 BOUNCING 07
8.1 MOTIVATION UND VORGEHEN. 07
8.2 VERBESSERUNG DER ERGEBNISSE DURCH BOUNCING. 08
8.3 ERKLAERUNG FUER DIE WIRKUNGSWEISE VON BOUNCING
8.4 UEBERPRUEFUNG DER GREST-HYPOTHESE FUER BOUNCING
8.OE WEITERT ERGEBNISSE. 73
9 SEARCH SPACE SMOOTHING (SSS) 81
9.1 MOTIVATION UND VORGEHEN. 81
9.2 KOMBINATION VON SSS MIT GREEDY. 87
9.3 KOMBINATION VON SSS MIT GDA. 90
10 RUIN & RECREATE (R&RR) 95
10.1 AUSGANGSPUNKT. 95
10.2 GLOBALE SICHTWEIST' . 90
10.3 TECHNIKEN FUER TLAS TRAVELING SALESMAN PROBLEM. 97
10.3.1 RUIN. 97
10.3.2 RECREATE. 99
10.3.3 RMR. 99
10.4 KURZE DISKUSSION VON RA'R .
101
IO.*, ERGEBNISSE.
10. .] INITIALISIERUNG.
10. .2 DER OPTIMIERUNGSLAUF.
10. .3 RVR ALS EIGENSTAENDIGER OPTIMIERUNGSALGORITHMUS
11 DAS PRINZIP DER LOKALEN TEMPERATUR
11.1 AUSGANGSPUNKT.
11.2
VORGELIENSWEI.SE.
11.3 ERGEBNISSE.
12 ENSEMBLE BASED VERFAHREN
12.1 ENSEMBLE BASED SIMULATED AIMEALING / THRESHOLD ACCEPTING
(EBSA/EBTA)
12.2 ENSEMBLE BASED BOUNEING (EBB)
12.3 ENSEMBLE BASED SEAREH SPACE SMOOTHING (EBSSS)
.
102
.
102
103
111
113
113
114
113
117
117
119
123
13 SEARCHING FOR BACKBONES (SFB)
13.1 MOTIVATION.
131
13.2 BESCHREIBUNG DES ALGORITHMUS.
13.2.1
ALGORITHMUS FUER DAS SYMMETRISCHE
TSP
13.2.2 ALGORITHMUS FUER DAS VOLLSTAENDIG ASYMMETRISCHE TSP
13.2.3
ALGORITHMUS
FUER DAS
TEILWEISE ASYMMETRISCHE
TSP
13.3 KUIZE DISKUSSION DES ALGORITHMUS
13.4 ERGEBNISSE MIT TA .
13.4.1 QUALITAET DER ERGEBNISSE
13.4.2 KONVERGENZ DES ALGORITHMUS
13.4.3
ORDNUNGSPARAMETER.
13.- SUPER-BACKBONE FUER DAS PCB442
13-0 WEITERFUEHRENDE ERGEBNISSE
13.0.1
VERGLEIEHSERGEBNISSE MIT
SA
13.0.2
ARISTOKRATIE STATT DEMOKRATIE
13.0,3 KOMBINATION VON SFB MIT BOUNEING.
13 I
INTERPRETATION VON SFB ALS MENGENBASIERTER ALGORITHMUS .
. 131
. 131
131
134
130
130
137
137
137
141
143
140
140
140
149
151
III OPTIINIERUNGSPROBLENIE AUS OPERATIONS RESEARCH UND PHYSIKL53
14 TRANSPORTPROBLEME
DAS TOURENPLANUNGSPROBLEM
14.1 ALLGEMEINE TOURENPLANUNGSPROBLEME
155
. 155
14.1.1 MOEGLICHE XE'BE'NBE'DINGUNGEN
14.1.2 MOVCS ZWISCHEN VERSCHIEDENEN KONFIGURATIONEN .
14.2 DAS LOURENPLANUNGSPROHLEIN MIT KAPAZITAETSRESTRIKTIONEN
14.2.1 PROBH'INSTELLUNG UND MODELLIERUNG
14.2.2 ERGEBNISSE
1 FUER THERMODYNAMISCHE GROESSEN
14.2.4 ERGEBNISSE MIT SEARCHING F'OR BACKBONES
11.4 DAS TOURENPLANUNGSPROBLEM MIT KAPAZITAETSRESTRIKTIONEN
14.4.1 PROBLEMSTELLUNG.
UND ZEIT FENSTERN .
14.4.2 ERGEBNISSE FUER THERMOCLYNAMISE-HE* GROSSEM
1 1.4.4 ERGEBNISSE* MIT ENSEANBLE BASE EL THRESHOLEL AE-E-EPTING
1 OEOE
1 DG
158
158
15!)
100
1 F 7
1 G7
170
178
15 PRODUKTIONSPLANUNG
DAS FLIESSBANDPROBLEM
15.1 PRE)BLE*ME* IN ELE*R PMELUKTIONSPLANUNG
1).2 DAS 1 I11E*AIE FLIE'SSBANDPROBLE'IN
15.2.1 PROBLE'MBE*SE
-HRE'IBUNG.
L-J.2.2 MOELELLIE'RUNG
15.2.3 ERGEBNISSE*
L- .4 DAS XEU/WETK-F LIE'SSBANELPREEBLE'IN
EJ.
4.1 PREBIEUNBE-SE-HREIBUNG
1 YY .3.2 MOELE'LLIE'RUNG .
15.3.3 ERGE'BNISSE
1.
181
. 181
. 182
. 182
.
184
. 185
.
100
.
100
.
101
.
101
16 VERTEILUNGSPLANUNG
DAS ZVS-PROBLEM
197
10.1 PROBLEUNSTELLUNG UND MEXLELLIERUNG
.* * YY YY
YY
.1 F)
I
IG.2 ENE*RGIE UND WAERMEKAPAZITAET
.108
16.-3 KIITOIIEN FUER UINR GUTE LOSUNG
17 PERSONALEINSATZPLANUNG
DAS STUNDENPLANPROBLEM
17.1 PROBLEUNSTE'LLUNG.
17.2 MODE*LLIE*RUNG ELES SUE-HRAUMS
1 (.2.1 KLASSENSTUNDEUIPLAN .
17. LEHIE'ISTUNEIE'NPLAN UND KAUMBELE*GUNGSPLAN
17.2.3 MENE*.
17.3 STRAFFUNKTIONEN.
201
.
201
.
201
.
202
.
202
.
202
. 203
8
11.3.1 KLASSENST RAFEN.
17.3.2 LEHRERSTRAFEN.
17.3.3 FAECHERST RAFEN.
17.4 ERGEBNISSE.
11.1.1
GESAMTENERGIE UND WAERMEKAPAZITAET
17.1.2 EINZELENERGIEN UND SUSZEPTIBILITAETEN
17.4.3 AKZEPTANZRATEN.
1 FRUSTRATION IN DER SCHUH'
18 SPINGLAS-MODELLE
DAS SHERRINGTON-KIRKPATRICK-MODELL
18.1 PROBLEMSTELLUNG
18.2 SPINFLIP VS. RUIN
K
REEREATE FUER DAS SK-MODELL
18.3 SEAREHING FOR BAEKBONES FUER DAS SK-MODELL.
18.4 KOMBINATION VON RA-R UND SFB
18.5 I'BERTRAGUNG DER ANSAETZE AUF ANDERE SPINGLAS-MODELLE .
. 204
. 205
. 20G
20G
20G
207
207
207
211
211
211
213
214
217
19 BINAERSEQUENZEN MIT KLEINEN AUTOKORRELATIONEN
DAS BERNASCONI-MODELL
10.1
19.2
19.3
PROBLEMSTELLUNG.
14.1.1 PERIODISCHE AUTOKORRELATIONEN
19.1.2 APERIODISCHE AUTOKORRELATIONEN
\ ENVENDETE SIMULATIONSTECHNIKEN
19.2.1 MOVES.
19.2.2 OPTIMIERUNGSVERFAHREN.
ERGEBNISSE.
14.3.1 \ ERHALTEN DER \ ERFAHREN
19.3.2 \ ERGLEIEH DER ERGEBNISGUETE ZWISCHEN DEN VERFAHREN
219
. 219
. 219
.
220
221
.
221
221
222
222
223
20 VOLKSWIRTSCHAFT
DAS RAMSEJ -PROBLEM
20.1 PROBLEMSTELLUNG.
20.2 BEHANDLUNG EINES BENCHMARK-PROBLEMS .
20.3 WEITERE ANWENDUNGEN DES RAMSEY-MODELLS
231
231
232
234
21 NACHRICHTENTECHNIK
ERROR CORRECTING CODES
235
21.1 PROBLEMSTELLUNG
.
235
21-2 IMPLEMENTIERUNG.
21.2.1 KONFIGURATION.
21.2.2 ENERGIEFUNKTION.
21.2.3 MOVES.
21.3 ERGEBNISSE.
ZUSAMMENFASSUNG
A KURZEINFUEHRUNG IN DIE ZEITREIHENANALYSE
A.L LOTALE UND PARTIELLE KORRELATION.
A.2 AUTOKORRELAF ION.
A.3 THEORIE DER AUTOREGRESSIVEN PROZESSE
A.4 PARTIELH* AUTOKORRELATION
A.-J
PERIODOGRAMM.
A. C FNTERSUCHUNGEN ZUR RAUHIGKEIT DER
ENERGIELANDSCHAFT DES TSP
B BETRACHTUNGEN ZUM GLEICHGEWICHT BEI THRESHOLD AECEPTING
B. L \ ERLETZUNG VON DETAIH-D BALAUCE
B.2 UEBERPRUEFUNG DER MASTER-GLEICHUNG
B. 3 BESTIMMUNG DER GLEICHGEWICHT.SVERTEILUNG
C ANZAHL MOEGLICHER LIN-N-OPTS BEIM SYMMETRISCHEN TSP
G L ANZAHL GUELTIGER MOEGLICHER TOUREN
(M.L SPEZIALFALL.
C.1.2 ALLGEMEINER FALL.
C.
2 ANZAHL ECHTER LIN-N-OPTS
C.2.1 SPEZIALFALL.
C.2.2 ALLGEMEINER FALL.
D BEZIEHUNGEN ZWISCHEN DEN
SEARCHING FOR BACKBONES-ORDNUNGSPARAMETERN
F UND R
D. L ALLGEMEINER FALL:
P
2.
D.2 SPEZIALFALL:
P =
2
E LOKALE DETERMINIERTHEIT
E L MOEBIUSBAND MIT OHREN
. 23
. 23
. 23
. 237
. 237
239
11
211
213
211
213
2
-
1
251
232
23 1
257
238
2- 8
238
238
259
259
261
261
203
265
205
10
E.2 E AUF EINEM TORUS .266
E.3 H ODER L IN DER EHERN'.266
DANKSAGUNG 269
ABBILDUNGSVERZEICHNIS 271
TABELLENVERZEICHNIS 275
LITERATURVERZEICHNIS 277 |
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